线性模型案例一 3.2

上图为例3.2在算盘中的示例

第一部分：CSV上传，上传CSV数据文件，这里用的到的是西瓜数据集4.0.
第二部分：序数编码，将数据中的字符串进行编码，比如将“色泽”，“根蒂”，“敲声”等转化为0,1,2.
第三部分：数据训练，逻辑回归组件，底层的C实现在拟合模型时使用随机数生成器选择特征。因此，对于相同的输入数据具有略微不同的结果并不罕见。如果发生这种情况，请尝试使用较小的tol参数。
在某些情况下，预测输出可能与独立liblinear的输出不匹配。
第四部分：模型预测，将数字化的数据集作为测试集，经过逻辑回归训练的数据模型作为训练数据。
第五部分：评估模型预测结果，分类评估组件有多个评估指标，可以量化预测的质量。